图像相对属性学习方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容和主要工作 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.2 本文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相对属性学习概述 | 第16-26页 |
| 2.1 相对属性的介绍 | 第16-19页 |
| 2.2 相对属性学习模型 | 第19-22页 |
| 2.3 常用的图像特征 | 第22-25页 |
| 2.3.1 GIST特征 | 第22-23页 |
| 2.3.2 颜色直方图 | 第23页 |
| 2.3.3 HOG特征 | 第23-24页 |
| 2.3.4 SIFT特征 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 相对属性学习中的图像对标注方法 | 第26-45页 |
| 3.1 主动相对属性学习方法 | 第26-30页 |
| 3.2 基于组稀疏的半监督相对属性学习方法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 半监督学习和稀疏表示的介绍 | 第30-32页 |
| 3.2.2 半监督相对属性学习方法 | 第32-35页 |
| 3.2.3 学习框架 | 第35-36页 |
| 3.3 实验设置和结果分析 | 第36-43页 |
| 3.3.1 数据库介绍 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第37-38页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 相对属性学习中的关键特征保留方法 | 第45-56页 |
| 4.1 相对属性学习中的关键特征分析 | 第45-47页 |
| 4.2 基于重排不等式的关键特征保留方法模型 | 第47-49页 |
| 4.2.1 关键特征保留方法模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 模型求解 | 第48-49页 |
| 4.3 实验设置和结果分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 数据库介绍 | 第49-50页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第50-51页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小节 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
